Bome ja bi.I njega i Kulenovica.Cak mi je Andric ispred obojice.

Kaj je na osima??? Ovo je prezanimljivo. Prezanimljiv sadržaj djeliš. Više ovoga. Imaš neke stranice koje su relevantne za Dinamo na ovu temu? — Majki2111

Ovo je Poissonov model.
Peakovi, odnosno vertikalna os je doslovno nebitna. Iz razloga kaj model negdje “mora” rasporedit 100 bodova i u tom slučaju peak može otić previsoko, npr recimo ako Ljubičić ne da dovoljan uzorak u obrani, model mu može bacit ogroman peak, no to je samo iz razloga jer recimo ne igra obranu.

Iz tog razloga je jedino bitno čitat lijevo-desno.

Na horizontalnoj osi se nalaze FBM poeni, odnosno vjerojatnosti koliko će igrač donijeti momčadi u smislu dodavanja, završnice i obrane. Dakle, FBM stastistika nije deskriptivni model, nego prediktivni. Znači nije samo koliko je neki igrač nekaj dobro radio, nego kolika su očekivanja da će to napraviti i u idućoj utakmici, tako da se mjeri njegova pouzdanost na značajnijem uzorku. Nakon svake utakmice s novim brojkama FBM poeni se ažuriraju po Bayesovom teoremu.

U kalkulaciju je uračunata automatski i težina lige u kojoj igrač djeluje. Dakle, čisto za primjer, ako recimo Ljubičić ove brojke ponovi u HNLu, on može imat znantno lošiji ili bolji graf ovisno o težini lige.

Spomenuti replacement value se računa tako da program njegove brojke usporedi s brojkama svih drugih igrača i izračuna prosječnu tržišnu vrijednost igrača koji ovakve brojke postižu.

Nažalost, za Dinamo nikaj konkretno. Može se samo povremeno pronaći ako netko od stranih lica to odradi umjesto nas. Premalo kvalitetnih analitičara je ovdje i nismo u tom pogledu razvijeni.

Jedino za kog sam naletio da je odrađeno s ovog područja je splitski Maradona i to na zahtjev pratitelja.

Lik je da se izrazim američki, too raw. Može postat odličan igrač, al jednostavno mi nemamo mogućnosti istrpit takvog igrača. Poslat ga u Rijeku ili Loxu pa ako bude nešto, lako ga vratimo nazad.

Ima još za dvije mlade nade, Marin i Baturina. Marina s obzirom da je u jednu ruku “pojačanje” ću zalijepit tu jer će očito bit s prvom ekipom.

Baš dosta loše

Rapid potvrdio

https://youtu.be/xZGJeql8Gw0

Potvrda transfera

Puzl po puzl :clap:

Zanimljivo da to za marina izgleda ovako lose s obzirom da za sibenik na sofi je uglavnom najbolje ocjenjen igrac. I u sofinu momcad kola hnl-a nerijetko upadne.

Da, ja sam očekivao puno bolje da bi to za njega izgledalo

Ovako na prvu bi rekao da je to jer Sofin algoritam favorizira igrače koji su često na lopti. S druge strane ovdje je uračunata i “off ball” igra. I recimo, na Sofi kad zabiješ gol, većinom znaš da ide ok ocjena, s druge strane ovdje nije svaki gol ili svaki asist jednako vrijedan

uzmi utakmicu Danska - Hrvatska. Pašalić zbog gola, samo 0,1 ispod Šutala a Šutalo je ocjenu gradio 90 minuta a pašalić bi bez gola imao 6,0

Meni je ta analiza još uvijek nejasna.

Evo par pitanja&nedoumica...
1) Što su to FBM bodovi i kako se računaju, koji su ulazni podaci? Jel to nešto vezano uz Football Manager? Npr, za "passing" potrebno je poznavati broj točnih&netočnih dodavanja minimalno.
2) Kako se ažuriraju ti podaci nakon svake utakmice? Recimo za Marina iz Šibenika, tko to prati da bi ih neki analitičar mogao upotrijebiti? U NBA npr. za naprednu statistiku imaju kamere pa onda računala analiziraju sve što ih zanima.
3) Kažeš y os je nebitna, a ta os u Poissonovoj distribuciji pokazuje vjerojatnost, onda kažeš da su na x os, FBM poeni odnosno vjerojatnost - ne može i jedno i drugo.
4) Ova rečenica je isto nejasna: "U kalkulaciju je uračunata automatski i težina lige u kojoj igrač djeluje. Dakle, čisto za primjer, ako recimo Ljubičić ove brojke ponovi u HNLu, on može imat znantno lošiji ili bolji graf ovisno o težini lige." Što znači bolji ili lošiji graf i kako se to ubacuje težina lige u kalkulaciju?

Malo mi je to sve sumnjivo, jer kako bi Marinov graf ispao tako lošiji od Ljubičićevog? A uz to je i nejasno što bi grafovi trebali predstavljati.

Poissoniva distribucija je diskretna, tj. vrijednosti koje obrađuje su one koje možeš zbrojiti, npr. pomoću nje se može predvidjeti koja je vjerojatnost da će neki klub zabiti u sljedećoj utakmici 5 golova u sljedećoj domaćoj utakmici (ili 3 gola) ako mu je prosjek golova u domaćim utakmicama do tad bio npr. 3,7. Onda se iz krivulje i grafa može očitati npr. da je vjerojatnost da zabije 5 golova 15%,. a 3 gola 17%.
npr. jer ukupna površina ispod krivulje predstavlja 100 %, nisu to neki bodovi koje je morao raspodijeliti kako si napisao. Zato se i krajevi u tim distribucijama asimptotski približavaju x osi jer su male vjerojatnosti da neki klub zabije 10 golova, itd...

Da se vratimo na Ljubičića, sa Poissonovom distribucijom bi se moglo prognozirati kolika je vjerojatnost (to je y os) da ima npr. 10 točnih dodavanja na sljedećoj utakmici a kolika da ima 5 ili 20 točnih dodavanja (to bi bila x os), ako mu je prosjek do tada bio nor. 13,7 točnih dodavanja.

Ovako sa pomiješanim osima, faktorom FBM za koji je nejasno što predstavlja, kako se računa, a kako ažurira dobiju se ovako nejasni grafovi koje nitko točno ne zna objasniti što predstavljaju i kako je moguće da tako odstupa između Marina i Ljubičića.

Pošaljem za ti za 3 min od analitičara sve o radu pa prouči dio koji te zanima

A fino mi je mater govorila da učim u školi

Omiljeni insider najavljuje univerzalca?

Ako zaista dodje Sutalo, onda smo top spremni za novu sezonu. Jedva cekam bijeli dres. Samo ne znam od kojeg bi igraca kupio...